1
Statistical Process Control (SPC),
Statisztikai Folyamatszabályozás
2
2
SPC
.
3
3
SPC
.
A statisztikai folyamatszabályozás (SPC) koncepcióját először Dr. Walter Shewhart
fejlesztette ki a Bell laboratóriumokban, az 1920-as években. Ezeket fejlesztette
tovább Dr. W. Edwards Deming, aki a II. világháborút követően a japán iparban is
bemutatta az SPC technikáját. A japán vállalatok általi kezdeti sikeres alkalmazás
után az SPC-t mára számos szervezet alkalmazza világszerte, mivel elsőrangú
termékminőség-fejlesztési eszköz a folyamat eltéréseinek csökkentésére.
4
4
SPC
.
Dr. Shewhart a folyamat eltéréseknek két fő forrását azonosította:
A normál eltérés elkerülhetetlen a folyamatok során. A művelethez szükséges input
tényezők soha nem lesznek teljes mértékben megegyezőek. Mindig előfordul
valamilyen variáció az anyagban, eszközben, módszerben, gépben vagy a
környezeti hatásban. Ezek a tényezők hosszútávon stabilak és kiszámíthatóak. Ha a
folyamatunkban csak normál eltérés található, akkor a műveletünk megismételhető.
A speciális, vagy más néven ellenőrizetlen eltérés olyan hatás eredménye, amely a
folyamat eredmények csak egy részét érinti. Szakaszosak és kiszámíthatatlanok. A
speciális okokat a kontroll határokon kívüli pontok vagy a hibahatáron belüli
valamilyen nem véletlen mintázat jellemzi. Attól függetlenül, hogy azonosítanánk és
felismernénk a speciális okokat, azok kiszámíthatatlan módon befolyásolják a
folyamat eredményét, ezáltal hatnak a folyamat stabilitására. A folyamat eredmény
eloszlása a speciális okok miatt lehet káros és akár lehet előnyös is. Ha a
tűréshatáron kívüli eredményt okoznak, akkor meg kell értenünk a probléma kiváltó
okát és meg kell szüntetnünk azt. Ugyancsak azonosítanunk kell a pozitív hatásokat
is annak érdekében, hogy a szabványos folyamatunk részévé tegyük.
5
5
SPC
.
6
6
SPC
.
Ezt az eloszlást jellemezheti:
- Hely (tipikus vagy "közép" érték) - Terjedelem ( "szélesség" értékek a legkisebbtől a
legnagyobbig) - Alakzat (a variáció mintája - függetlenül attól, hogy
szimmetrikus, ferde, stb.)
Az eloszlás különbözhet:
hely terjedelem formában
7
7
SPC
.
Az értékteremtés helyén elsősorban a speciális variációkból származó eltérés
elhárítása zajlik. Rendszerint a folyamat felügyelettel megbízott emberek végzik.
Tipikusan a problémák 15%-át tudják megoldani.
Példa a speciális probléma megoldására:
8
8
SPC
.
Rendszerszintű megoldások szükségesek a normál eltérés csökkentésére, amelyek
tipikusan a problémák maradék 85%-át teszik ki.
Példa a normál elosztás korrekciójára:
9
9
SPC
.
A folyamatképességünk értékeléséhez két fogalmat kell értékelnünk
1., A folyamatképesség
2., A folyamat szabályozottsága
A folyamat képesség értékelése során a variáció változását értékeljük. A felső- és
az alsóhatárérték terjedelmét hasonlítjuk össze a variációk terjedelmével.
Figyelembe kell venni azonban a folyamat középértékének a tűrésmező közepétől
való eltolódását, azaz korrigálni kell az alap képességindexet.
A folyamat szabályozottsága, azt
mutatja meg, hogy a folyamat
teljes kimenetele hogyan viszonyul
a követelményekhez (a specifikációk
határozzák meg), függetlenül a
folyamat változásától.
10
10
SPC
.
SPC (Statistical Process Control):
Statisztikai folyamatszabályozás / folyamatirányítás – a hibamegelőző stratégia egyik eszköze;
a folyamat statisztikai jellemzőit használja fel a stabilitás és a folyamatképesség biztosításához;
szabályozókártyák, ill. egyéb adatgyűjtők alkalmazásával figyelemmel kíséri, elemzi a
folyamatokat, biztosítja a folyamatok változékonyságának minimálisra csökkentését.
Az SPC alapgondolata: a folyamat szabályozott jellemzőinek mintavételes figyelésével
elkülöníthető a folyamat kívánt minőségi szintű normál állapota a nem megengedett minőségi
szintű, veszélyes zavarhatás alatti állapottól.
SPC célja: A gyártási folyamat figyelése és szabályozása úgy, hogy matematikai módszerek
segítségével akkor tudjunk beavatkozni a folyamatba, amikor még nem késő, hogy
használhatatlan termék ne kerüljön ki a folyamatból. Olyan kiváló minőségű termékek
kerüljenek ki a piacra, amelyekkel a vevő a termék „minden gyártási paraméterében” elégedett.
Az SPC bevezetésének egyik feltétele, hogy a vizsgált paraméter értékei normál eloszlást
mutassanak.
SPC módszere: Előre meghatározott időnként a gyártási folyamatból kivett minták alapján
minősítjük a folyamatot és ezzel előre tudjuk jelezni, hogy a folyamat továbbra is stabil, vagy
netán elvesztette stabilitását és beavatkozásra van szükség.
11
11
SPC
.
Statisztikai jellemzők:
Átlag: a mért értékek összege, osztva a darabszámmal; a méréssorozat tagjainak
összessége osztva a mérések számával.
Medián: a középső mért érték.
Szórás: a méréssorozat tagjainak távolsága az átlagértéktől; a terjedelem átlaga.
Terjedelem: az adott sokaság legnagyobb és legkisebb értékének különbsége.
Gyakoriság: az esemény bekövetkezésének a száma.
Relatív gyakoriság: a bekövetkezések aránya a sorozat hosszához viszonyítva.
12
12
SPC
.
Minőségképesség vizsgálatokat érdemes végezni:
• új termék fejlesztésekor
• új technológia bevezetésekor
• berendezés nagyjavítása után
• vezetők vagy vevők kérésére
• rendszeres időközönként.
13
13
SPC
.
Minőségképesség vizsgálat:
14
14
SPC
.
Minőségképesség vizsgálat:
Alkalmasság = a tűrés (T) és a normál eloszlás hatszoros szórásának (6 s) a viszonya:
(Gépképesség: Cm ; Mérőeszköz-képesség: Cmd)
Ha CP < 1 a folyamat alkalmatlan, azonnali intézkedés szükséges;
Ha 1 < CP < 1.33 a folyamatban a legkisebb eltolódás is jelentős nem megfelelőséget okozhat;
Ha 1.33 < CP a folyamat általában biztonságos, legalább erre kell törekedni.
15
15
SPC
.
Minőségképesség vizsgálat:
Folyamatképesség / gépképesség: a folyamat megfelelő terméket állít elő. A folyamatképesség
mértéke figyelembe veszi mind a folyamat szóródását, mind a folyamat központosságát.
FTH = Felső tűréshatár, ATH = Alsó tűréshatár, s = szórás, = becsült szórás (táblázatból).
Ha az ingadozás középpontja nem esik a tűrésmező közepére, akkor korrigált minőség-
képesség indexeket számolunk:
m = ingadozás középpontja.
A két mutató közül a kisebbik jelzi jól a folyamat tényleges képességét (process capability), más
néven gyártási képességét:
Cpk = min {CPU, CPL}
16
16
SPC
.
Minőségképesség vizsgálat:
Stabilitás: a folyamat statisztikai jellemzői (pl.: várható érték, szórás) időben állandóak.
A folyamatot akkor nevezzük stabilnak, vagy statisztikailag kézbentartottnak (in statistical
control), ha ez az ingadozás véletlenszerű, időben állandó, nincsenek jól felismerhető és
megnevezhető okai.
A véletlen ingadozás határai ilyenkor normális eloszlás esetén a 3 szabállyal adhatók meg,
mivel egy normális eloszlású valószínűségű változó 0.9973 (99.73 %) valószínűséggel a
várható értéke körüli, 3 szélességű intervallumban vesz föl értékeket. Ezeket a határokat a
természetes ingadozás alsó és felső határának (UNTL: upper natural tolerance limit; LNTL:
lower natural tolerance limit) nevezzük.
17
17
Quality Control Chart
.
Ellenőrző/szabályozó kártyák segítségével ellenőrizhetjük és értékelhetjük a
folyamatot. Kétféle szabályozókártya típust használunk. A folyamat maga diktálja,
hogy milyen típusú kártyát érdemes használni. Ha az eljárásból származó adatok
diszkrét természetűek (például go/no-go, elfogadható/selejt), akkor a diagram
attribútum típusát használjuk. Ha a folyamatból származó adatok mérhetőek (pl.
átmérő, hossz), akkor a mért változót tüntetjük fel a szabályozó kártyán.
Gyakorlatban ez ma már szinte
kivétel nélkül számítógép
segítségével, valós időben
(real time) módon működik.
18
18
Quality Control Chart
.
(A) Megfelelő skálázás
A skálázásnak olyan részletesnek kell lennie, hogy a folyamat természetes variációja könnyen leolvasható legyen.
(B) FTH, ATH (UCL, LCL)
Felső és alsó határérték a speciális eltérések érzékeléséhez.
(B) Középérték (Centerline)
A középérték szolgál a specifikus eltérés trendszerű érzékelésére. A minta mutatja meg az eltérési folyamat jellegét.
(C) Adatcsoport, időegység (Subgroup sequence 1 timeline)
Jelzi az adatgyűjtés szekvenciáját, ezáltal lehetőséget ad az eltérés mintázatok időhöz/gyártási szekvenciához való kapcsolásához.
(D) Szabályozási mezőn kívüli értékek jelzése
A szabályozási mezőn kívüli értékeket külön jelzéssel kell ellátni.
(E) Esemény napló (Event Log)
A szabályozási kártya adatainak gyűjtésén és elemzésén kívül hasznos
egyéb információkat is gyűjteni. Az így rögzített eseménysor lehetővé
teszi, hogy a megtaláljuk az eltérések forrását.
Hasznos, ha rögzítjük a szabályozási határérték betartásának érdekében
tett intézkedéseket.
19
19
Quality Control Chart
.
A kártyákon többféle határ feltüntethető, leggyakrabban a tűréshatárokat, szabályozási
határokat, ellenőrzési határokat, figyelmeztetési határokat használják. Nem szükséges az
összes határ feltüntetése, csak a szabályozáshoz szükségeseké. A határokat úgy kell
megválasztani, hogy a határokon kívül eső adatok az eloszlás megváltozását jelezzék.
Túl kicsi határok hamis riasztást eredményeznek , a túl nagyok pedig nem jeleznek.
Tűréshatár:
Műszaki tervben meghatározott érték, csak az adott termékre vonatkozik.
Szabályozási határ:
Folyamat természetes ingadozásának a határa. Széles körben alkalmazott határ. Az a
legnagyobb, vagy legkisebb érték, amelyek között a mért értékek a legnagyobb valószínűséggel
fekszenek, ha a folyamat szabályozott.
Beavatkozási határ:
Az a legnagyobb, vagy legkisebb érték, amelynél ha a mért értékek túllépik, a folyamat
helyesbítésére, a folyamatváltozásért felelős okok felderítésére van szükség.
20
20
SPC
.
21
21
Quality Control Chart
.
22
22
SPC
.
23
23
SPC
.
24
24
SPC
.
25
25
SPC
.
Köszönöm a figyelmet!